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利用Python来协助姑妈买房,激活服务器
分类:编程

   ThinkPHP 提供了三个 Model 类,供别的的 Model 举办持续。Model 类中是 MVC 中的模型类,它是调用 漫长层 的上层类。感到这样描述难点多多,不过有怎么样办法吗?不过,那么些 Model 一时不可能满意大家的某个须求,由此我们供给自定义多少个 Model 类出来,可是自定义的 Model 同样要持续 TP 提供的 Model 类,而把大家自定义的 Model 类作为大家项目中的 Model 基类。笔者怎么感到自己在说绕口令,等等...作者有一点点晕。

phpstorm 激活服务器

1、Python基础

Python是一种面向对象、解释型自由语言,语法简洁清晰、基础代码库丰裕,覆盖网络、文件、GUI、数据库、文本等领域。并能和任何主流语言交换扶助制作。Python主要分为Cpython、Jpython、IronPython、PyPy等。解释型语言可移植行好,不过运维速度未有编译型语言,其次解释型语言源码不或然像编写翻译型那样编写翻译成二进制串加密。

图片 1

 

 

(2016-09-19 可用)

1.1.2 Linux

设置Python3.x.x,通过pip安装必要的第三方库。

猥琐的供给

可用)

1.2 Python库

Python为开垦者提供丰硕代码库,开辟者从不会从零开头开荒,基础效能宗旨已经有现存的多谋善算者的框架或库协助,因而小幅度的晋升开荒者的付出功效和增进代码强健性。

图片 2

 

Python很容命理术数!我有弄三个交流,互问互答,财富分享的调换学习集散地,假诺您也是Python的学人恐怕大牌都招待你来!㪊:548+377+875!一起学习共同提升!

图片 3

 

尼科西亚房价飞涨,但也阻挡不住祖国外地人民来布拉迪斯拉发买房的欲望。温哥华房价动辄几百万,技士这种动物想在柏林(Berlin)稳固压力山大。所以买房必然是人生一重大决定,必需货比三家。当前种种房产中介,各类开辟商,种种楼盘。音信多到我们鞭长莫及左右。因而程序员就供给选取标准的优势通过有个别方法获取有效数据,深入分析筛选最赏心悦指标房源。

  在应用 Java 的开源项目 JeeSite 时,养成了二个倒霉的习于旧贯,习贯给每张表都增多create_by、create_date、update_by、update_date、remarks 和 del_flag 这么多少个字段。假设每张表都有那多少个字段,那么对每张表举办 insert 时都会对上述的字段实行设置,对每张表举办 update 时都会对里面部分字段进展创新,对每条记下举办 delete 时都其实是对 del_flag 字段打开置位。重复操作比非常多,一些操作方法被修改。那么,这一年将要自定义一个团结的 Model 来作为项指标 基类 了,那些 Model 就承受干上边小编说的那多少个事情了。

可用)

2.1.1 Python教你买房维度指标连串

Python教您买房首先大家供给明确大家购房时最关心的维度种类和指标种类。关心重点维度和器重目的连串如图所示:

图片 4

 

Python教你买房,分为数据爬虫和大数据剖判。首先通过爬虫情势得到到阿布扎比房产交易网成功交易额和交易价格并得出德国首都房价的来头,获得最合适的购房时间段,确认最好的上车时间。然后爬取安居客数据并按客商关切维度深度解析帅选得出适宜的房子,做好全方位上车的备选。

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)

2.1.2 Python教你买房框架

Python教您买房框架,首要分为5块,分别为主程序模块、代理IP模块、地图服务模块、可视化服务模块、指标页面模块等。主程序为率先运营代理IP模块,抓取带来IP并因而测量试验可用代理IP存入到代理池,按期线程按时洗刷带来并把无效的推动IP剔除出代理池,代理IP模块并提供外界API获代替理IP。主程序通过代办服务拜谒并抓取外部网页的有效性音讯并在主程序模块精通习HTML并写入到当和姑件。主程序会调用地图服务得到经纬度音信,并绘制热力图等。同不经常间间可视化模块按期读取文件并生成可视化图形报表供业务侧剖判利用。

图片 6

 

1、主服务模块

主程块通过Api提要求前端客商登入和获取客户交互输入,通过参数剖判获取获得客商的供给组装乞请,获替代理IP转载呼吁到目的地址获取指标数据,重回数据通过html剖判得到平价数据写入到文件地图服务和可视化前台经理产自身的图片报表,辅佐得出Python教你买房的数码支撑。

2、IP代理服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:定时抓取免费代理IP,并检查可用性,可用proxy存入数据库供业务方调用获取# Author:elideng# date: 2017-11-11import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport tracebackimport pymysqlimport threadingimport time'''
*@Function【爬取IpProxy】
*@Request: 请求 [in]
* param1 int iReqGetNum: 请求获取代理量
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 int : 0(成功) 其它失败
'''def GrabIpProxy():
 arrIpList = []
 User_Agent = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'
 header = {}
 header['User-Agent'] = User_Agent #url = 'http://www.xicidaili.com/nn/1'
 url = 'http://www.baidu.com'
 res = requests.get(url, headers=header) if res.status_code == 200:
 info = {}
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
 ips = soup.findAll('tr') for x in range(1, len(ips)):
 ip = ips[x]
 tds = ip.findAll("td")
 ip_port = tds[1].contents[0] + ":" + tds[2].contents[0]
 arrIpList.append(ip_port) #后续加上代理可用校验,非可用踢出代理池
 #print(ip_port)
 #计算列表量
 return arrIpList'''
*@Function【测试ipProxy是否可用】
*@Request: 请求 [in]
* param1 String desUrl: 测试目的地址
* param2 String ipProxy:代理IP端口
* param3 int iTimeout:超时时间
* param4 String feature:目的地址特征
*@Response:响应 [out]
* param1 int iFinalGetNum: 最终获取代理量
*@Return:返回值 :成功返回代理Proxy 失败返回空
'''def checkProxyIP(desUrl, ipProxy, iTimeout=3, feature=""): #确认带来iPaddress 2秒内能否
 #desUrl = 'http://www.baidu.com'
 header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0'}
 proxies = {'http': 'http://' + ipProxy} #组装代理
 res = None # 声明
 exMsg = None
 try: #res = requests.get(url=desUrl, headers=header, proxies=proxies, timeout=iTimeout)
 res = requests.get(desUrl, proxies=proxies, timeout=iTimeout) # 代理方式请求,防止反爬虫
 soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') #feature=""
 #print(soup.findAll(feature))
 except:
 exMsg = '* ' + traceback.format_exc() if exMsg: return -1
 if res.status_code != 200: return -1
 if res.text.find(feature) < 0: return -1
 return 0#更新代理池IPdef updateProxy(ipProxy, vaildFlag="N"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('update t_proxy set FvaildFlag="%s" where Fproxy="%s" limit 1' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#新增代理池IPdef insertProxy(ipProxy, vaildFlag="Y"):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor() try:
 cursor.execute('insert into t_proxy values("%s", "%s", now(), now())' % (ipProxy, vaildFlag))
 smysql.commit() #提交执行
 except:
 smysql.rollback()
 smysql.close() return 0#获取Proxydef getProxy(proxyNum):
 smysql = pymysql.connect(host='127.0.0.1', user='root', passwd='elideng', db='test')
 cursor = smysql.cursor()
 proxyList=[] try: if proxyNum == -1:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y'') else:
 cursor.execute('select Fproxy from t_proxy where FvaildFlag='Y' limit %s' % (proxyNum))
 results = cursor.fetchall() for row in results:
 proxyList.append(row[0]) except: # Rollback in case there is any error
 smysql.rollback()
 smysql.close() return proxyListdef CheckIpProxyTimer():
 arrIpList = []
 arrIpList = getProxy(-1) #获取代理池全量有效代理IP
 #测试地址
 #feature = 'xxx' #目标网页的特征码, 暂时不启用
 desUrl = "http://www.baidu.com"
 for ipProxy in arrIpList:
 iRes = checkProxyIP(desUrl, ipProxy) if iRes: #Proxy验证通过
 setProxy(ipProxy, "Y") else:
 setProxy(ipProxy, "N") #失效无效代理if __name__ == '__main__': #0、爬取免费代理IP
 GrabIpProxy() #1、启动定时线程,定时测试并清洗数据库代理IP
 timer = threading.Timer(3600, CheckIpProxyTimer)
 timer.start() #2、设置定时器失效时间
 time.sleep(5)
 timer.cancel() #5秒后停止定时器,程序可一直执行

3、地图服务模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# Author:elideng# date: 2017-11-08from urllib.request import urlopen, quoteimport jsonfrom bs4 import BeautifulSoupimport os#根据地址获取经纬度def getlnglat(address):
 url = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/'
 output = 'json'
 ak = 'ATzU2rqfrFoQcImvG9mvGm9bxchxjLYL'
 add = quote(address) #由于本文地址变量为中文,为防止乱码,先用quote进行编码
 uri = url + '?' + 'address=' + add + '&output=' + output + '&ak=' + ak
 req = urlopen(uri)
 res = req.read().decode()
 temp = json.loads(res)
 lat=0
 lng=0
 if 0 == temp['status']:
 lat=temp['result']['location']['lat']
 lng=temp['result']['location']['lng'] return lat,lng#根据两个经纬度计算距离def getPlaceDistance():
 return 0#根据两个地点计算各类交通时间def getPlaceTime():
 return 0def drawHeatChart(date):
 file = open("data.js", "a+") #data.js
 file.seek(3) # 定位到第0行
 file.writelines(date) #写入源数据到热力图源文件
 file.close() return 0if __name__ == '__main__':
 HeatChartSrcFile = input('输入热力图源文件:') #data.js
 drawHeatChart(HeatChartSrcFile)

<!DOCTYPE html><html><head>
 <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
 <meta name="viewport" content="initial-scale=1.0, user-scalable=no" />
 <script
 src="http://www.chaxunqikan.com/uploads/allimg/191016/162Z210a-6.jpg"
 integrity="sha256-hwg4gsxgFZhOsEEamdOYGBf13FyQuiTwlAQgxVSNgt4="
 crossorigin="anonymous"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/api?v=2.0&ak=DD279b2a90afdf0ae7a3796787a0742e"></script>
 <script type="text/javascript" src="http://api.map.baidu.com/library/Heatmap/2.0/src/Heatmap_min.js"></script>
 <script type="text/javascript" src="./data.js"></script>
 <title>热力图功能示例</title>
 <style type="text/css">  ul,li{list-style: none;margin:0;padding:0;float:left;}  html{height:100%}  body{height:100%;margin:0px;padding:0px;font-family:"微软雅黑";}  #container{height:500px;width:100%;}  #r-result{width:100%;} </style></head><body>
 <div id="container"></div>
 <div id="r-result">
  <input type="button" onclick="openHeatmap();" value="显示热力图"/><input type="button" onclick="closeHeatmap();" value="关闭热力图"/>
 </div></body><script type="text/javascript">
 var map = new BMap.Map("container"); // 创建地图实例
 var point = new BMap.Point(114.061087, 22.528578); //自定义地图中点
 map.centerAndZoom(point, 12); // 初始化地图,设置中心点坐标和地图级别
 map.enableScrollWheelZoom(); // 允许滚轮缩放
 if(!isSupportCanvas()){
  alert('热力图目前只支持有canvas支持的浏览器,您所使用的浏览器不能使用热力图功能~')
 }
 heatmapOverlay = new BMapLib.HeatmapOverlay({"radius":20});
 map.addOverlay(heatmapOverlay); var param = {data:window.points,max:100}; //读取data.js热力源数据并生成热力图
 console.log(param);
 heatmapOverlay.setDataSet(param); //是否显示热力图
 function openHeatmap(){
 heatmapOverlay.show();
 } function closeHeatmap(){
 heatmapOverlay.hide();
 setTimeout(function(){
 location.reload();
 }, 10000)
 }
 closeHeatmap(); function setGradient(){  var gradient = {};  var colors = document.querySelectorAll("input[type='color']");
  colors = [].slice.call(colors,0);
  colors.forEach(function(ele){
   gradient[ele.getAttribute("data-key")] = ele.value;
  });
 heatmapOverlay.setOptions({"gradient":gradient});
 } //判断浏览区是否支持canvas
 function isSupportCanvas(){ var elem = document.createElement('canvas'); return !!(elem.getContext && elem.getContext('2d'));
 }</script></html>

4、可视化模块

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-# function:可视化服务# Author:elideng# date: 2017-11-05import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport plotlyimport plotly.plotly as pyimport plotly.graph_objs as go
plotly.tools.set_credentials_file(username='elideng', api_key='tsc3809760')#雷达图显示房屋关注指标def drawRadarMap(chartName, arrLables, arrData, labelNum):
 #数据校验
 if labelNum < 0 or labelNum >10: return -1
 if len(arrLables) != labelNum or len(arrData) != labelNum: return -2
 #=======自己设置开始============
 #标签
 labels = np.array(arrLables) #数据
 data = np.array(arrData) #========自己设置结束============
 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, labelNum, endpoint=False)
 data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 闭合
 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) # 闭合
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(111, polar=True) # polar参数!!
 ax.plot(angles, data, 'bo-', linewidth=2) # 画线
 ax.fill(angles, data, facecolor='r', alpha=0.25)# 填充
 ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels, fontproperties="SimHei")
 ax.set_title(chartName, va='bottom', fontproperties="SimHei")
 ax.set_rlim(0,10)
 ax.grid(True)
 plt.show()#皮尔逊作图def drawPearson():
 return 0

自定义二个 Model

)

2.1.3 Python教您买房系列

1、网页观望

率先分明爬取找房网费城房源,分明开场面址 log勾选,清空Filter后刷新网页,观看网页html代码。

2、网页爬取

透过Python3的requests库提供的HTTP央浼Get/Post通用方法模拟浏览器央求生成全体切合法则的U本田CR-VL归入到行列,并循环乞求相符供给的房源消息。要求响应html通过BeautifulSoup分析html,并经过find_all同盟正则表明式提取到html有效数据并写入到文件待深入分析。

3、多线程

爬虫最终目的就是爬取到越来越多切合客商供给的数额,假若单线程推行,抓取功能有限,由此爬虫须要加多八线程机制。多线程的兑现格局有三种,如thread,threading,multithreading,此中thread偏底层,threading对thread进行了一定打包。Python完结多线程的艺术有三种函数或类包装。

 #多线程方式
 for i in generate_allurl(user_in_nub, user_in_city): #获取某城市
 print(i) for url in get_allurl(i):
 my_thread = threading.Thread(target=main, args=(url, arrIPList))
 my_thread.start() print(url)
 my_thread.join() print("current has %d threads" % (threading.activeCount() - 1)) #当前存活线程
 #线程池方式
 pool.map(main, [url for url in get_allurl(i)])

4、Headers设置

为避开反爬虫计策,后端恳求须求效法顾客平常客户从浏览器乞求,由此须要加多诉求头。设置方法如下:

header = {'Accept': '*/*', 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8', 'Cache-Control': 'max-age=0', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.116 Safari/537.36', 'Connection': 'keep-alive', 'Referer': 'http://www.baidu.com/'}
res = requests.get(url, headers=header)

5、Session设置

6、IP代理池

爬虫出现就诞生了反爬虫,反爬虫的产出就催生了反反爬虫,国学家黑格尔说过存在正是创立。因而不菲本领正是在伯仲之间中逐步成长。化龙巷是有反爬虫IP封锁机制,为了避防反爬虫链接网限制爬取到更好多据样本扶植与剖析。由此采纳IP代理池的秘诀,每一次央求都随便得到IP和端口访谈外界网址。获取IP代理池的章程有付费的和无需付费的措施可自动网络抓取并剖判。

proxies={"http":"http://10.14.36.109:8080"}res = requests.get(url, headers=header, proxies=proxies)

7、监控

爬虫抓取是三个耗费时间较长的工程,因而须求丰裕监察和控制,定期报告抓取进程到业务方,确认整个爬虫程序是或不是正规施行。//TODO

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